小波变换在信号滤波中的应用

概要地叙述了小波，小波包理论，提出了一种用小波包分解和信号重构进行信号滤波的方法，先用小波包分解把信号分解到相邻的不同频率段上，然后用信号重构方法各个频率段上的信号进行重构，以电机的振动信号为例，说明这种方法可以有效地用于信号的滤波。     

车载导航系统中光纤陀螺信号滤波方法的研究

介绍了光纤陀螺在车载导航系统中的应用，指出漂移是存在于光纤陀螺系统中使得输出信号产生较大偏置误差的一种因素，为提高车载导航系统的测量精度，提出采用小波分析对输出信号进行滤波处理的方法，通过仿真结果验证了该方法的有效性。     

心音信号采集与分析系统

主要阐述了心音信号的意义，介绍了传统心音听诊方面的缺点。在此基础上，针对传统心音听诊中的弊端，开发了一种新型的电子心音信号采集、分析和处理系统。这个系统包括高性能的心音传感器、前向处理电路、A／D转换电路和与PC机通信的高速接口电路。心音信号通过心音传感器采集进来，经过前向处理电路进行模拟滤波，由高速接口电路传到上位机。     

改进的自适应小波变换在信号去噪中的应用

讨论了传统的LNS在信号处理中的不足。基于离散小波变换提出一种自适应去噪方法。该方法利用多分辨率分析理论，把信号和噪声分解在不同的频率范围之内，使信号和噪声的频谱得到简化，从而减少了自适应滤波器的级数，使输入自相关矩阵阶数降低。仿真结果表明，与传统的LMS算法相比，WLNS算法的收敛速度和稳定性得到了显著的提高。     

CO2焊电信号的小波分析

CO2弧焊过程电信号的实际测试过程中，噪声的存在常是难以避免的，消除噪声干扰是信号分析中重要的环节。分析了小波软阈值信号消噪方法，通过对CO2焊过程的电信号进行小波软阈值滤波处理，较好地保持信号的突变部分，改善信号特征信息的提取效果。     

基于选择因子的GSR信号小波去噪方法

在Galvanic Skin Response(GSR)信号采集过程中,由于环境等因素不可避免地会引入噪声,需要在进行模式识别前对采集信号进行去噪处理。本文利用MATLAB研究不同小波组合对GSR信号的去噪效果,并使用信噪比、均方差为评价指标,提出了一种基于选择因子的GSR小波去噪方法。利用采集得到的已有GSR信号,根据选择因子选择出来的小波组合,对GSR信号去噪处理。实验中采用db5小波对信号进行5 层分解,在sqtwolog或heursure阈值选择方法下对信号进行的去噪处理,从而达到了理想的滤波效果。     

一种改进的中值滤波算法

讨论了非线性滤波的特点，分析了中值滤波的属性，在阈值分解的基础上，提出一种非线性递归中值滤波的改进算法，对其在信号和图像处理中的应用进行了初步的探讨，给出了该方案的仿真结果，结果表明，改进后的中值滤波算法与传统的中值滤波算法相比，前者在去噪同时保护边缘信息方面大大优于后者。     

基于声卡的多通道生理信号采集系统

根据生理信号的特点及目前声卡的技术特性，提出了一种利用声卡开发的基于DirectorX DSK的生理信号采集与处理系统。该系统通过对生理信号进行调制处理，将信号的频谱移动到声卡频率响应的范围内，然后利用声卡进行生理信号的采集，为生物医学信号采集与处理的虚拟实现提供了一个低廉而有效的解决方案。     

一种新的锥形算法及其在信号处理中的应用

提出了一种新的信号分解与重建锥形算法，此算法比锥形算法更具有合理性，且算法结构清晰，公式简单，占用贮存空间少，易于在计算机上实现。     

一类部分可观测“有用信号”的最佳递推滤波估计

应用滤波理论在研究一类条件Ｇａｕｓｓ有谱广义平稳随机序列最佳递推滤估计的基础上，讨论了一类部分可观测“有用信号”在均方意义下的最佳线性递推滤估计与误差问题。讨论结果表明，所得到的最佳递推波方程，对解决该类广义平稳随机序列的非观测分量依可观测分量的最佳估计效果甚佳，为进一步提高该类信号传递系统的效率，提供了一种理想的数学处理方法。     

小波变换及其在钢丝绳断丝检测信号中的应用

目前钢丝绳检测信号中对断丝信号的处理仍比较困难,小波变换能够有效地探测正常信号中夹带的瞬态反常信号,并可以聚焦到信号的细节。简单介绍了小波变换的基本理论,并将其应用于断丝倩号的去噪平滑和奇异性检测,基本消除了干扰信号．有效地避免误判断丝;同时使奇异点更加明显,试验证明该方法效果明显。     

小波降噪在齿轮箱故障诊断中的应用

以JZQ250型号齿轮箱为实验对象,根据实际状况下齿轮箱的故障机理和振动特点,通过小波变换将振动信号分解为位于不同频段和时段内的成分,使干扰信号和有用信号位于不同的频带内,将干扰信号所对应的那一阶小波系数置零,进行信号重构,再得到降噪后的信号．作包络功率谱分析,能有效地对齿轮箱故障进行诊断分析．     

基于表面波变换的水声瞬态信号降噪方法

为提高对水下目标信号检测的有效性和可靠性,对水声基阵信号的干扰噪声进行分析,提出对含噪信号进行三维表面波变换的降噪方法.通过设置适当的阈值,对变换后的系数进行舍取处理,得到表征信号及微量残余噪声的重构系数;对其进行表面波逆变换后得到降噪后的水声基阵信号.对实际水声信号的降噪实验表明:该方法实现了对基阵信号的并行处理,取得了较好的降噪效果.     

双谱分析条码信号去噪的仿真研究

条码技术目前已经深入到生活的各个领域，条码扫描系统产生的扫描信号的处理仍然是研究的焦点。目前有很多种方法对条码图像进行去噪和识别处理，但去除噪声的效果不尽理想，尤其是对高斯白噪声的去除值是在噪声估计的基础上进行，由于噪声的随机行决定了对噪声的实时估计存在着误差，影响了实际的去噪效果。这里并没有对噪声信号进行估计，而是将扫描系统的扫描采样信号进行双谱分析，在双谱分析下用数学方式理论上去除高斯白噪声从而得到纯净的扫面信号，通过仿真实验证明，在SNR较低的状态下对采用该方法去除高斯白噪声有非常理想的处理效果。     

基于改进的小波阈值的电能质量信号去噪

针对硬阈值去噪效果不理想,软阈值去噪比较平滑使得信号产生失真的问题,提出了一种新的阈值去噪方法.采用对阈值门限进行改进并结合软阈值的去噪方法对电能质量信号进行处理,实现其去噪的功能.实验仿真表明,新的阈值去噪算法对电能质量信号进行去噪处理后的信噪比增益和均方误差相对于其他文献都有所改善.     

小波变换的时频分析及其在实际中的应用

由于小波变换自身的特性,它非常适合对非平稳和时变信号进行分析及处理。本文介绍了小波变换的时频分析,具体将小波变换应用于几个非平稳及时变信号的处理,并将小波变换和其他信号时频分析方法做了比较,得出了小波变换的优势和适用特点,最后给出了小波变换应用于信号去噪的例子。     

基于独立分量分析的声发射信号去噪方法

针对声发射信号比较微弱,实际检测信号中常含有强背景噪声的问题,提出了基于独立分量分析(ICA)的信号去噪方法.该方法首先对观测信号进行FastICA分解,得出多导独立分量;再根据一定的时域及频域先验知识,将独立分量中的噪声信号通道置零,利用解混矩阵反演出去噪后的信号.文中通过断铅声模拟发射信号去噪仿真和埋地水管泄漏声发射信号去噪实验,对该方法进行定性和定量分析.结果表明,与常规的去噪方法比较,ICA去噪方法受噪声强度影响较小,能够得到更高的信噪比和更好的相关系数,有利于提高埋地水管泄漏点的定位精度.     

二代小波消噪在数字信号处理器中的实时实现

以数字信号处理器(DSP)为开发平台，提出了基于二代小波的一种新的信号消噪算法．它只需把信号分解一层，然后把分解后的高频系数和低频系数同时进行软阈值量化处理，再进行小波重构，就可以有效地消除信号中的噪声．相对于传统的一代小波，该算法计算简单，可有效节约内存，因此非常适合于DSP的实时实现．同时，为了提高计算效率，对程序的处理流程进行了并行优化，用仿真信号对该算法进行了验证，并应用于对实测信号的消噪中．研究结果表明，该算法可以有效地提高信噪比，降低原始信号中所含有的噪声．     

小波在信号消噪处理中的应用

利用正交样条小波对信号进行消噪处理，并与其他常用的小波如Daubeches小波作了比较．实验表明，利用正交样条小波进行信号消噪处理可得到很好的效果．     

自适应最佳去噪小波基的构造及其应用

针对给定的带噪信号,在传统小波阈值去噪的基础上结合多分辨分析理论,给出了使其Stein无偏风险估计子最小的最佳去噪小波基的自适应构造方法,再利用该小波基对原始信号做小波阈值去噪处理而得到一种自适应去噪算法,并将此算法应用到地震信号这类典型的非平稳信号的去噪处理中.仿真实验表明,较传统的小波阈值去噪方法,该算法不仅具有较...